Ein Unternehmen möchte, dass ein ML-Modell Social-Media-Bewertungen analysiert und jede Bewertung als neutral, positiv oder negativ kennzeichnet. Welcher Modellierungsansatz ist für diese Anforderung geeignet?

Klassifizierung ist der geeignete Modellierungsansatz, da das Ziel darin besteht, Social-Media-Bewertungen in vordefinierte Kategorien (neutral, positiv, negativ) einzuteilen. Dies ist eine klassische Aufgabe der Textklassifizierung, bei der ein Modell lernt, Textdaten bestimmten Labels zuzuordnen. Open-ended generation (offene Generierung) würde neue Texte erstellen, anstatt bestehende zu kategorisieren. Textzusammenfassung würde lange Texte kürzen, nicht klassifizieren. Maschinelle Übersetzung würde Texte von einer Sprache in eine andere übersetzen.